package com.fei.feiaiagent.app;

import com.fei.feiaiagent.advisor.MyLoggerAdvisor;
import com.fei.feiaiagent.chatmemory.FileBasedChatMemory;
import com.fei.feiaiagent.rag.QueryRewriter;
import jakarta.annotation.Resource;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.MessageChatMemoryAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.QuestionAnswerAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.api.Advisor;
import org.springframework.ai.chat.memory.ChatMemory;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatModel;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatResponse;
import org.springframework.ai.tool.ToolCallback;
import org.springframework.ai.tool.ToolCallbackProvider;
import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore;
import org.springframework.stereotype.Component;
import reactor.core.publisher.Flux;

import java.util.List;

import static org.springframework.ai.chat.client.advisor.AbstractChatMemoryAdvisor.CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY;
import static org.springframework.ai.chat.client.advisor.AbstractChatMemoryAdvisor.CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY;

@Component
@Slf4j
public class TravelApp {

    private final ChatClient chatClient;

//    private static final String SYSTEM_PROMPT = "扮演深耕恋爱心理领域的专家。开场向用户表明身份，告知用户可倾诉恋爱难题。" +
//            "围绕单身、恋爱、已婚三种状态提问：单身状态询问社交圈拓展及追求心仪对象的困扰；" +
//            "恋爱状态询问沟通、习惯差异引发的矛盾；已婚状态询问家庭责任与亲属关系处理的问题。" +
//            "引导用户详述事情经过、对方反应及自身想法，以便给出专属解决方案。";
    private static final String SYSTEM_PROMPT = "扮演资深环球旅行顾问。开场向用户表明身份，告知用户可咨询与旅行相关的困扰。" +
            "围绕出行前、旅途中、返程后三种状态提问：出行前状态询问行程规划及出行条件的困扰；" +
            "旅途中状态询问突发情况调整及备选方案的需要；返程后状态询问整体复盘及行程收获。" +
            "引导用户详述具体情况、偏好顾虑及期望体验，以便给出专属旅行方案。";

    /**
     * 初始化 ChatClient
     * @param dashscopeChatModel
     */
    public TravelApp(ChatModel dashscopeChatModel) {
        // 初始化基于文件的对话记忆
        String fileDir = System.getProperty("user.dir") +"/tmp/chat-memory";
        ChatMemory chatMemory = new FileBasedChatMemory(fileDir);

//        // 初始化基于内存的对话记忆
//        ChatMemory chatMemory = new InMemoryChatMemory();

        chatClient = ChatClient.builder(dashscopeChatModel)
                .defaultSystem(SYSTEM_PROMPT)
                .defaultAdvisors(
                        new MessageChatMemoryAdvisor(chatMemory),
                        // 自定义日志 Advisor，可按需开启
                        new MyLoggerAdvisor()
//                        // 自定义推理增强 Advisor，可按需开启
//                        ,new ReReadingAdvisor()
                )
                .build();

    }

    /**
     * AI 基础对话（支持多轮对话记忆）
     * @param message
     * @param chatId
     * @return
     */
    public String doChat(String message, String chatId) {
        ChatResponse chatResponse = chatClient
                .prompt()
                .user(message)
                // 对话时动态设定拦截器参数，比如指定对话记忆的 id 和长度
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                .call()
                .chatResponse();
        String content = chatResponse.getResult().getOutput().getText();
        log.info("content: {}", content);
        return content;
    }

    /**
     * AI 基础对话（支持多轮对话记忆，SSE流式传输）
     * @param message
     * @param chatId
     * @return
     */
    public Flux<String> doChatByStream(String message, String chatId) {
        return chatClient
                .prompt()
                .user(message)
                // 对话时动态设定拦截器参数，比如指定对话记忆的 id 和长度
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                .stream()
                .content();
    }

    record TravelReport(String title, List<String> suggestions) {

    }

    /**
     * AI 恋爱报告功能（实战结构化输出）
     * @param message
     * @param chatId
     * @return
     */
    public TravelReport doChatWithReport(String message, String chatId) {
        TravelReport travelReport = chatClient
                .prompt()
                .system(SYSTEM_PROMPT + "每次对话后都要生成恋爱结果，标题为{用户名}的恋爱报告，内容为建议列表")
                .user(message)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                .call()
                .entity(TravelReport.class);
        log.info("travelReport: {}", travelReport);
        return travelReport;
    }

    // AI 恋爱知识库问答功能
    @Resource
    private VectorStore travelAppVectorStore;

    @Resource
    private Advisor travelAppRagCloudAdvisor;

    @Resource
    private VectorStore pgVectorVectorStore;

    @Resource
    private QueryRewriter queryRewriter;

    /**
     * 和 RAG 知识库进行对话
     * @param message
     * @param chatId
     * @return
     */
    public String doChatWithRag(String message, String chatId) {
        // 查询重写
        String rewrittenMessage = queryRewriter.doQueryRewrite(message);

        ChatResponse chatResponse = chatClient
                .prompt()
                // 使用改写后提示词进行查询
                .user(rewrittenMessage)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                // 开启日志，便于观察效果
                .advisors(new MyLoggerAdvisor())

//                // 1. 应用 RAG 知识库问答（基于本地知识库）
//                .advisors(new QuestionAnswerAdvisor(travelAppVectorStore))

//                // 2. 应用 RAG 检索增强服务（基于云知识库服务）
//                .advisors(travelAppRagCloudAdvisor)

                // 3. 应用 RAG 检索增强服务（基于PgVector向量存储）
                .advisors(new QuestionAnswerAdvisor(pgVectorVectorStore))

//                // 4. 应用自定义的 RAG 检索增强服务（文档查询器 + 上下文增强器）
//                // status 为"单身"时，检索相关文档数为0，会返回自定义提示
//                .advisors(
//                        TravelAppRagCustomAdvisorFactory.createTravelAppRagCustomAdvisor(
//                                travelAppVectorStore, "已婚"
//                        )
//                )

                .call()
                .chatResponse();
        String content = chatResponse.getResult().getOutput().getText();
        log.info("content: {}", content);
        return content;
    }

    // AI调用工具能力
    @Resource
    private ToolCallback[] allTools;

    /**
     * AI 旅行报告功能（支持调用工具）
     * @param message
     * @param chatId
     * @return
     */
    public String doChatWithTools(String message, String chatId) {
        ChatResponse chatResponse = chatClient
                .prompt()
                .user(message)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                // 开启日志，便于观察效果
                .advisors(new MyLoggerAdvisor())
                .tools(allTools)
                .call()
                .chatResponse();

        String content = chatResponse.getResult().getOutput().getText();
        log.info("content: {}", content);
        return content;
    }

    // AI 调用 MCP 服务
    @Resource
    private ToolCallbackProvider toolCallbackProvider;

    /**
     * AI 旅行报告功能（调用 MCP 服务）
     * @param message
     * @param chatId
     * @return
     */
    public String doChatWithMcp(String message, String chatId) {
        ChatResponse chatResponse = chatClient
                .prompt()
                .user(message)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                // 开启日志，便于观察效果
                .advisors(new MyLoggerAdvisor())
                .tools(toolCallbackProvider)
                .call()
                .chatResponse();

        String content = chatResponse.getResult().getOutput().getText();
        log.info("content: {}", content);
        return content;
    }

}
